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區塊鏈數據索引演進:從節點到AI驅動全鏈服務
區塊鏈數據索引技術的演進:從原始節點到AI驅動的全鏈數據服務
1. 引言
自2017年首批去中心化應用問世以來,區塊鏈生態已發展出豐富多樣的金融、遊戲和社交應用。在探討這些去中心化應用時,我們是否曾思考過它們所使用的各類數據的來源?
2024年,人工智能與Web3成爲熱點話題。在AI領域,數據猶如生命之源,對AI系統的成長與進化至關重要。沒有數據支撐,再精妙的AI算法也難以發揮其應有的智能與效能。
本文將從區塊鏈數據可訪問性的角度,深入分析行業發展過程中數據索引的演變歷程,並對比The Graph、Chainbase和Space and Time等數據索引協議,探討新興協議在數據服務與產品架構上的特色。
2. 數據索引的繁與簡:從區塊鏈節點到全鏈數據庫
2.1 數據源頭:區塊鏈節點
區塊鏈節點是整個網路的基礎,負責記錄、存儲和傳播所有鏈上交易數據。每個節點都保存了完整的區塊鏈數據副本,確保網路的去中心化特性。然而,對普通用戶而言,自建和維護節點並非易事,不僅需要專業技術,還面臨高昂的硬件和帶寬成本。
爲解決這一問題,RPC節點提供商應運而生。這些提供商負責節點的管理,通過RPC端點提供數據服務。用戶無需自建節點,即可輕鬆訪問區塊鏈數據。公共RPC端點免費但有速率限制,私有RPC端點性能更好但效率較低且難以擴展。盡管如此,節點提供商標準化的API接口降低了用戶訪問鏈上數據的門檻,爲後續數據解析和應用奠定了基礎。
2.2 數據解析:從原型數據到可用數據
區塊鏈節點提供的原始數據通常經過加密和編碼處理,增加了解析難度。數據解析過程將復雜的原型數據轉換爲易理解和操作的格式,是整個數據索引流程中的關鍵環節。
2.3 數據索引器的演進
隨着區塊鏈數據量增加,數據索引器需求日益增長。索引器通過組織鏈上數據並將其發送到數據庫,使數據易於查詢。它們提供統一的查詢接口,讓開發者能夠使用標準化查詢語言快速檢索所需信息。
不同類型的索引器包括:
索引器的出現大幅提升了數據索引和查詢效率。與傳統RPC端點相比,索引器支持高效索引大量數據,並可執行復雜查詢。一些索引器還支持聚合多個區塊鏈的數據源,避免多鏈應用需要部署多個API的問題。
2.4 全鏈數據庫:向流優先對齊
隨着應用需求復雜化,初級數據索引器難以滿足多樣化的查詢需求。現代數據管道架構中的"流優先"方法成爲解決傳統批處理局限性的方案,實現實時數據處理和分析。
區塊鏈數據服務提供商也朝着構建數據流的方向發展。The Graph推出了Substreams,Chainbase和SubSquid等開發了實時數據湖。這些服務旨在解決實時解析區塊鏈交易和提供全面查詢能力的需求。
3. AI + Database? 深入對比The Graph, Chainbase, Space and Time
3.1 The Graph
The Graph通過去中心化節點網路提供多鏈數據索引和查詢服務。其主要產品模式包括數據查詢執行市場和數據索引緩存市場。子圖是The Graph網路的基礎數據結構,定義了數據提取和轉換方式。
網路由四個關鍵角色構成:索引器、策展人、委托人和開發者。The Graph已轉向全面去中心化的子圖托管服務,各參與方之間有經濟激勵確保系統運轉。
Semiotic Labs開發的AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC工具利用AI技術優化索引定價和用戶查詢體驗,提升了系統的智能化和用戶友好度。
3.2 Chainbase
Chainbase是一個全鏈數據網路,整合所有區塊鏈數據於一個平台。其獨特功能包括:
Chainbase的AI模型Theia基於NVIDIA的DORA模型,結合鏈上鏈下數據分析加密模式,爲用戶提供智能化數據服務。
3.3 Space and Time
Space and Time (SxT)旨在打造可驗證的計算層,在去中心化數據倉庫上擴展零知識證明。其創新技術Proof of SQL確保SQL查詢的防篡改和可驗證性。
SxT與微軟AI實驗室合作,開發生成式AI工具,使用戶能通過自然語言處理區塊鏈數據。
結論與展望
區塊鏈數據索引技術從最初的節點數據源頭,經過數據解析和索引器的發展,演進到AI賦能的全鏈數據服務,經歷了逐步完善的過程。這些技術的進步不僅提高了數據訪問的效率和準確性,還帶來了智能化體驗。
未來,隨着AI技術和零知識證明等新技術的發展,區塊鏈數據服務將進一步智能化和安全化,持續作爲基礎設施支持行業創新。